分布式模型预测控制实现车辆队列控制的代码

实现分布式模型预测控制的车辆队列控制，需要考虑以下几个方面：

1. 系统建模：需要对车辆队列系统进行建模，包括车辆的运动学模型、车辆之间的相对位置和速度关系、车辆队列的动态演化过程等。

2. 控制策略设计：设计分布式模型预测控制算法，使得车辆队列能够实现期望的控制目标，例如减小车辆之间的间距、平稳地加减速等。

3. 系统实现：将控制策略实现到车辆队列系统中，需要实现分布式控制、数据通信、信息融合等功能。

以下是一个简单的分布式模型预测控制实现车辆队列控制的示例代码：

% 车辆队列控制系统建模
% 车辆状态变量：位置、速度
% 车辆之间的相对距离和速度关系
% 车辆队列的动态演化过程
% ...

% 控制策略设计
% 分布式模型预测控制算法
% 设计控制器，使得车辆队列能够实现期望的控制目标
% ...

% 系统实现
% 分布式控制，每个车辆控制自己的运动状态
% 数据通信，车辆之间共享自己的状态信息
% 信息融合，车辆基于共享的状态信息预测其他车辆的状态
% ...

% 示例代码
% 假设有3辆车，每辆车的状态变量为x=[位置；速度]
% 状态信息共享方式：车1向车2和车3共享自己的状态信息
% 控制策略：分布式模型预测控制，目标为使车辆之间的间距尽可能小

% 初始化每辆车的状态
x1 = [0; 20];
x2 = [10; 20];
x3 = [20; 20];

% 迭代次数
N = 50;

% 模型预测控制循环
for i = 1:N
    % 车1的控制器
    u1 = controller(x1, x2, x3);
    % 车2的控制器
    u2 = controller(x2, x1, x3);
    % 车3的控制器
    u3 = controller(x3, x1, x2);
    
    % 车辆之间共享状态信息
    x2_ = x2;
    x3_ = x3;
    
    % 信息融合，预测其他车辆的状态
    x2_ = model_predict(x2_, u2, x1);
    x3_ = model_predict(x3_, u3, x1);
    
    % 更新每辆车的状态
    x1 = model_update(x1, u1);
    x2 = model_update(x2, u2);
    x3 = model_update(x3, u3);
end

% 控制器函数
function u = controller(x, x_other1, x_other2)
    % 分布式模型预测控制算法
    % ...
    % 计算控制输入u
    u = [0; 0];
end

% 模型预测函数
function x_pred = model_predict(x, u, x_other)
    % 预测其他车辆的状态
    % ...
    % 返回预测后的状态
    x_pred = [0; 0];
end

% 模型更新函数
function x_new = model_update(x, u)
    % 根据当前状态和控制输入更新状态
    % ...
    % 返回更新后的状态
    x_new = [0; 0];
end

以上代码仅为示例，实际的分布式模型预测控制实现车辆队列控制需要根据具体情况进行设计和实现。